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코드베이스에서 새로운 타입을 만드는 것을 꺼리는 경향이 있습니다. 이는 많은 지역 변수와 다수의 인자를 요구하는 함수로 이어지곤 하죠. 그러나 관련된 정보를 하나의 단위로 묶는 것은 코드의 복잡성을 줄이고 가독성을 높입니다. 새로운 타입을 만드는 것을 두려워하지 마세요!

Haiku가 Vulkan 구현을 통해 Nvidia GPU 드라이버를 포팅하는 과정이 흥미롭습니다. Linux의 복잡한 기술을 우회하고 깔끔한 구현을 이룬 점이 인상적입니다. 이 Vulkan 구현이 공개 저장소에 있는지 궁금합니다. 주말에 탐색하고 싶고, 테스트도 도울 수 있습니다!

마이크로소프트가 리눅스 커널에 새로운 오픈 소스 기여로 Hornet 보안 모듈을 제안했습니다. 이 모듈은 eBPF 프로그램의 서명 검증을 강화하여 보안을 높입니다. eBPF는 네트워킹, 보안 등 다양한 분야에서 활용되며, 마이크로소프트는 이를 윈도우에도 통합했습니다. Hornet은 커널 내부에서 실행되는 모든 코드가 서명되었음을 보장합니다.

스칼롭(Scallop)은 다양한 추론 모드를 지원하는 확장 가능한 Datalog 솔버입니다. 이 솔버는 이산적, 확률적, 미분 가능 모드를 제공하여, 다양한 AI 애플리케이션의 요구 사항에 맞게 설정할 수 있습니다. AI에 관심이 있다면, 스칼롭의 유연한 기능을 주목해보세요!

/lib를 삭제하면 Linux 시스템이 심각한 문제에 빠질 수 있습니다. SSH 연결이 끊기고, 새로운 명령어 실행이 불가능해지죠. busybox나 bash를 활용해 복구할 수 있지만, 사전 준비가 필요합니다. 이 글은 실수로 /lib를 삭제했을 때의 대처법을 소개합니다.

CPU 아키텍처를 이해하면 코드 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 명령어 파이프라이닝, 메모리 캐싱, 추측 실행의 세 가지 핵심 개념을 소개합니다. 이러한 개념을 통해 코드의 작은 조정만으로도 성능을 극대화할 수 있습니다. 명령어 파이프라이닝은 여러 명령어를 동시에 처리하여 효율성을 높이고, 메모리 캐싱은 자주 사용하는 데이터를 빠르게 접근할 수 있게 하며, 추측 실행은 예측을 통해 명령어를 미리 실행하여 성능을 향상시킵니다. 이러한 개념을 활용하여 하드웨어와 조화를 이루는 코드를 작성해 보세요!

Lightpanda는 기계를 위해 설계된 혁신적인 브라우저입니다. 이 문서에서는 Puppeteer 브라우저 인스턴스에 WebSocket을 통해 연결하는 방법을 설명합니다. puppeteer.connect 메서드를 사용하여 이미 실행 중인 브라우저에 연결할 수 있으며, 이는 원격 브라우저 인스턴스에 유용합니다. 코드 예제를 통해 쉽게 따라할 수 있습니다!

2024년, Pew Research Center의 온라인 설문조사에서 '예'가 '포크'로 바뀌는 기술적 오류가 발생했습니다. 이 오류는 브라우저의 오해와 구글 번역의 오류로 인해 발생했으며, 이를 해결하기 위해 번역 기능을 비활성화했습니다. 이 사건은 데이터에 큰 영향을 미치지 않았습니다.

Tarsnap의 청킹 방식에서 정보를 추출하는 공격이 가능하다는 연구가 발표되었습니다. 하지만 걱정하지 마세요! 새로운 버전(1.0.41)에서는 이러한 공격을 방어할 수 있는 완화책이 포함되어 있습니다. 사용자는 최신 버전으로 업데이트하여 안전을 유지하세요!

MySQL이 초당 얼마나 많은 트랜잭션을 처리할 수 있을까요? 이론적으로는 fsync가 초당 1000번 가능하지만, MySQL은 여러 쓰기를 묶어 처리하여 실제로는 5000-15000번의 쓰기를 수행할 수 있습니다. 벤치마크 결과, MySQL은 예상보다 높은 성능을 보이며, 이는 파일 시스템 최적화 덕분입니다.

C++와 Rust의 상호 운용성을 개선하려는 이니셔티브는 두 언어의 안전성과 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다. Rust의 C와의 상호 운용성에 대한 초점에도 불구하고, C++와의 협업을 위한 표준 솔루션 개발에는 여전히 도전 과제가 존재합니다. 이 이니셔티브는 도구 개선, 장기 목표 합의, C++ 커뮤니티와의 협력을 통해 문제를 해결하고자 합니다. Rust의 메모리 안전성과 동시성의 장점은 C++에 대한 매력적인 대안이지만, 상호 운용성의 한계는 여전히 존재합니다. 이 문제를 해결하기 위해 커뮤니티의 참여가 필요합니다.

이 문서는 e-그래프와 egglog 라이브러리를 사용하여 파이썬 표현식을 최적화하는 방법을 설명합니다. 동등성 포화와 e-그래프를 통해 복잡한 수학적 표현식을 효율적으로 단순화하고, 이를 MLIR로 컴파일하여 성능을 향상시킵니다. 특히, 선형대수에서의 최적화는 NumPy 연산을 더 빠르게 만들어줍니다. 이 과정은 MLIR 생성, LLVM 컴파일, JIT 실행을 포함하여 파이썬 함수의 성능을 극대화합니다. 트리거노메트릭 함수의 단순화 규칙도 다루며, 최적화 엔진을 통해 다양한 변환을 적용합니다.

GPU는 CPU보다 강력하지만, 일반적인 컴퓨터로 사용하기엔 한계가 있습니다. 메모리 효율성 문제와 병렬 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 언어의 부족이 주요 문제입니다. 과거의 병렬 컴퓨터 디자인은 가능성을 보여주었지만 실패했습니다. AI와 게임의 발전으로 병렬 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있습니다. 새로운 아키텍처와 프로그래밍 모델이 등장할 가능성이 있지만, 현재로서는 GPU가 점진적으로 발전할 것으로 보입니다. AI와 그래픽 렌더링 분야에서의 발전을 기대합니다.

애플은 이번 주 AI 분야에서 어려움을 겪었지만, M3 Ultra 칩 발표로 큰 성과를 거두었습니다. Siri의 새로운 기능 출시가 지연되면서 AI 경쟁에서 뒤처진 반면, M3 Ultra는 소비자 AI 하드웨어 시장에서 강력한 경쟁력을 보여줍니다. 애플은 개발자들에게 AI 모델을 개방하여 창의적인 생태계를 조성할 기회를 가지고 있습니다.

Paxos 알고리즘은 분산 합의 문제를 해결하는 데 사용되며, Amazon의 DynamoDB, Google의 Spanner 등에서 활용됩니다. 이 글에서는 FizzBee를 사용해 Paxos를 모델링하고, 쿼럼 쓰기를 통해 단일 할당 레지스터를 구현하는 방법을 설명합니다. Paxos의 복잡한 개념을 시각적으로 이해하고 싶다면 이 글을 참고하세요!

💥PoW! 봇 억제기는 가벼운 무게와 자가 호스팅이 가능한 작업 증명 기반 솔루션입니다. 자유 소프트웨어로, 사용자 추적 없이 서버에서 실행됩니다. WebAssembly와 Scrypt 해시 함수를 사용해 봇을 효과적으로 차단하며, 생산 환경에 최적화되어 있습니다. 이 솔루션은 비용 효율적으로 스팸을 억제합니다.

NULL 포인터 역참조는 macOS에서 더 이상 취약점으로 악용될 수 없습니다. Apple Silicon의 강력한 보안 조치 덕분에, NULL 포인터 역참조는 이제 시스템 패닉을 유발할 뿐입니다. ARM64 아키텍처와 포인터 인증 코드 등의 기술이 이를 가능하게 했습니다. 이 글에서는 이러한 변화의 역사를 살펴봅니다.

GitHub Actions의 한계를 극복할 Nix를 소개합니다. Gerd Zellweger는 GitHub Actions의 복잡성과 보안 문제를 지적하며, 효율적이고 디버깅이 쉬운 CI 프로세스를 원합니다. Nix는 오픈 소스 기반으로 로컬 재현성과 보안을 강화하며, 속도와 모듈성을 제공합니다. Nix의 학습 곡선은 도전적이지만, garnix 모듈로 쉽게 접근할 수 있습니다.

Cloudflare의 AI Labyrinth는 AI 생성 콘텐츠를 활용해 봇을 혼란에 빠뜨리고 자원을 낭비하게 만듭니다. 이 혁신적인 접근법은 봇이 사이트를 크롤링할 때, 실제 콘텐츠가 아닌 AI 생성 페이지로 유도하여 시간을 낭비하게 합니다. 이 과정에서 봇을 식별하고 차단하는 데 도움을 줍니다. AI Labyrinth는 모든 고객에게 제공되며, 간단한 설정으로 활성화할 수 있습니다. AI를 방어 무기로 활용하는 이 방법은 봇과의 싸움에서 한 발 앞서 나가는 데 큰 도움이 될 것입니다.

Torch Lens Maker는 PyTorch를 기반으로 한 미분 가능한 기하광학을 제공하는 오픈소스 라이브러리입니다. 이 프로젝트는 렌즈와 거울 같은 복잡한 광학 시스템을 설계하는 데 중점을 두고 있습니다. 신경망의 레이어와 광학 요소의 유사성을 활용하여, 광선을 효과적으로 집중시키는 최적의 렌즈 형태를 찾는 것이 목표입니다. 이 프로젝트는 아직 초기 단계에 있으며, 기부나 후원을 통해 지속적인 개발을 지원받고자 합니다.